计算机视觉检测系统工作流程主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果三个部分。另外，根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。系统正常运行时，当被检测的样品在检测平台上装夹完成后，操作者手动向系统输入开始检测的指令，系统将首先根据对需要采集的图像参数的设置情况进行预计算，确定图像采集过程中平台需要定位的位置参数，然后自动移动到第1个图像采集位置，并向图像采集模块发出就位信号，图像采集系统接收到此信号并对当前视野内的图像进行采集，采集完成后向控制器发出完成图像采集信号，平台再次运动到下一个采集位置。

机器视觉在工业自动化领域的应用：在工业自动化领域，过去人们一直在思考如何教计算机执行工业产品的自动检查任务，例如产品中的缺陷、污染物、功能缺陷等。慈溪自动机器人视觉引导机器视觉因其速度快、准确性高和可重复性好等优点而在特定的工业自动化环境中具有很大优势。在生产线上，机器视觉系统可以轻松检测人眼难以看到的物体细节，可以可靠且重复地每分钟检查数百或数千个部件，远远超过人类的检测能力。虽然传统机器视觉系统在处理一些零部件时能够可靠地运行，机器人视觉引导工厂有效提高了检测的效率，为制造业降低了人工成本。但随着缺陷类别变得更加多样性，算法的复杂度将变得越来越高。

自动化检测设备—验布机；随着工业自动化领域各种高新技术的革新，机器视觉检测作为一种快速、实时、准确采集与处理信息的高新技术，已逐渐成为增强自动化行业企业竞争力不可缺少的技术工具和手段。自动机器人视觉引导正是由于其具备相当大的优势，所以备受制造行业厂商的青睐，其应用领域也越来越广泛。纺织品质量是纺织品生产企业生存的命脉。质量检测作为生产中极其重要的环节，如何有效进行质量管理及时发现产品质量存在的问题，降低次品率，提升产品品质至关重要。目前，国内纺织企业大多采用了自动化程度较高的纺机，但其产品表面质量检测由于缺乏与之配套的检测机械和设备，一直停留在传统的人工检测阶段，检测工人参照给定标准用肉眼寻找纺织品表面缺陷。机器人视觉引导工厂人工检测方式容易导致视觉疲劳，存在劳动强度大，检测效率低，且检验结果极易受到人为主观因素的影响，误检率、漏检率高等缺点。

自动化检测设备——全检机；全检就是全部产品都要进行品质检测，抽检则是抽取一部分的产品进行检验。这样一看，大家都明白全检的产品质量肯定要比抽检好上很多。自动机器人视觉引导大批量加工厂家都存在质量缺陷检测十分费时费力的问题，特别是一些出产企业都会投入6-8人的规模用于检测，其方法基本上都是人工肉眼检测产品外表的飞边、开裂、缺料等缺点。乃至有些企业还把许多的产品发外检测，机器人视觉引导工厂这些方法尽管可以降低出产企业的部分本钱，但其检测的质量却大打折扣，并且人工检测存在许多误检和漏检的物料（眼睛疲劳、人的情绪波动），因而引发了许多客户的投诉、乃至许多因质量问题退货的事情。另外，为了保证人眼检测质量，人工检测还需要每2个小时歇息15-30分钟，并且人眼检测是无法检测产品的反面缺陷的。

自动化检测设备常见的上料方式有哪些?自动化上料就是把工件或毛坯定向排列，并按照机床工作循环的一定时间间隔，自动地送到自动化检测设备其他工位指定的工作位置。自动机器人视觉引导自动上料装置，是自动化设备中不可缺少的辅助装置，在机械领域里，材料的搬运、机床上下料和整机的装配等是较薄弱的环节。中小型零件，上下料时间约占辅助时间的20-70%，大型零件的上下料时间约占辅助时间的50-70%。机器人视觉引导工厂自动化检测设备常见的上料方式有很多，其中包括以下几种方式：1、震动盘上料2、提升机上料3、旋转料盘上料4、机器人上料5、传输带上料6、料仓式上料